InSAR联合矢量倾角分段函数模型计算矿区地表下沉量

针对单轨合成孔径雷达(InSAR)仅能获取沿雷达视线(LOS)向形变和概率积分法(PIM)难以预计沉陷盆地边缘区域下沉量的问题,该文提出了一种由单轨InSAR监测的LOS形变联合移动矢量倾角模型计算矿区地表下沉量的方法。该方法首先在分析下沉盆地地表移动矢量倾角变化特征的基础上,建立主断面上地表点移动矢量倾角的分段函数模型,再结合主断面地表点的LOS向与地表移动矢量的矢量夹角与倾角的函数关系,实现由LOS向形变计算矿区地表下沉量。以马泰壕井田和上湾煤矿的两个工作面为研究对象,采用Sentinel-1A数据和水准实测数据对该方法的可行性和精度进行了验证;结果表明,在沉陷盆地边缘区域,该方法计算的地表下沉量与实测值吻合,两个矿区的监测精度均方根误差(RMSE)都约为5 mm,高于InSAR监测精度的19 mm,监测精度分别提高了74%和71%。     

时序InSAR技术辅助下的桥址综合选择

为解决重庆奉节-巫山交界的大溪河区域拟建桥梁选址问题,针对研究区大气情况复杂多变且地质灾害多发的现实情况,采用SBAS-InSAR技术对该区域进行2018年10月—2021年11月的时序地表形变监测,对比了3种大气延迟校正方法并采用GACOS大气延迟校正方法对研究区大气延迟相位进行了校正,结果表明区域内整体平稳,局部有较高速率的地表形变,形变速率值处于-62 mm/a～30 mm/a之间。基于监测结果,综合已有资料和遥感影像,提取到5个异常区域并利用地质灾害影响因子信息建立逻辑回归模型,划分区域地质灾害风险区。将风险分区结果与SBAS-InSAR形变监测结果进行叠加分析,筛选得到2个待选稳定桥址,最后加以工程地质因素分析,确定适宜桥址区域,对辅助桥址选择及桥梁安全提供理论支撑。     

Volume estimation of small scale debris flows based on observations of topographic changes using airborne LiDAR DEMs

This paper describes a geographic information system(GIS)-based method for observing changes in topography caused by the initiation, transport, and deposition of debris flows using highresolution light detection and ranging(LiDAR) digital elevation models(DEMs) obtained before and after the debris flow events. The paper also describes a method for estimating the volume of debris flows using the differences between the LiDAR DEMs. The relative and absolute positioning accuracies of the LiDAR DEMs were evaluated using a real-time precise global navigation satellite system(GNSS) positioning method. In addition, longitudinal and cross-sectional profiles of the study area were constructed to determine the topographic changes caused by the debris flows. The volume of the debris flows was estimated based on the difference between the LiDAR DEMs. The accuracies of the relative and absolute positioning of the two LiDAR DEMs were determined to be ±10 cm and ±11 cm RMSE, respectively, which demonstrates the efficiency of the method for determining topographic changes at an scale equivalent to that of field investigations. Based on the topographic changes, the volume of the debris flows in the study area was estimated to be 3747 m3, which is comparable with the volume estimated based on the data from field investigations.     

毫米波云雷达功率谱密度数据的检验和 在弱降水滴谱反演中的应用研究

本文首先利用数值模拟的方法,分析了利用毫米波云雷达功率谱密度反演雨滴谱时,降水粒子米散射效应、空气湍流、空气上升速度等对雨滴谱和液态水含量等参数反演的影响;建立了功率谱密度处理及其直接反演雨滴谱、液态水含量、降水强度和空气上升速度的方法;并利用2012年7月在云南腾冲观测的二次弱降水数据,采用毫米波雷达和Ku波段微降水雷达观测的回波强度、径向速度垂直廓线以及780 m高度上的功率谱密度对比的方法,以及毫米波云雷达观测的780 m高度上功率谱密度、回波强度与地面雨滴谱计算得到的这些量的对比方法,分析了毫米波雷达数据的可靠性;并将780 m高度上毫米波雷达反演的雨滴谱与地面雨滴谱数据进行了对比,分析了毫米波雷达反演的雨滴谱的准确性;分析了毫米波雷达回波强度偏弱的原因,讨论了该高度以下降水对毫米波雷达衰减的影响。结果表明:空气湍流对弱降水微物理参数反演影响不大,而空气上升速度和米散射效应均对反演结果有一定影响;毫米波雷达观测到的径向速度和功率谱密度与微降水雷达比较一致,回波强度的垂直廓线的形状与微降水雷达也比较一致,但毫米波雷达观测的回波强度偏弱;与雨滴谱计算值相比,毫米波雷达观测的低层的回波强度也偏弱,天线上的积水是造成毫米波雷达回波强度变弱的主要原因。毫米波雷达观测的低层的功率谱密度与地面雨滴谱观测的数据形状比较一致,但有一定的位移。毫米波雷达反演的雨滴谱与地面观测的谱型和粒子大小也比较一致。这些结果初步验证了毫米波雷达观测的功率谱密度及其反演方法的可靠性。     

机载激光测深系统研制中的关键技术

根据机载激光测深系统的工作机理,分析梳理了研制过程中涉及的主要关键技术,包括:高重复频率激光器研制、大动态范围微弱光信号提取、海底回波识别、海面波浪改正、浅水与深水分离测量、高速多通道数字采集、海陆分界识别、定位测姿、水位改正和测深数据质量控制等技术。只有成功突破上述关键技术,才能实现《海道测量规范》要求的测深精度指标。     

基于语义推理的城区机载LiDAR分割点云分类

目前,机载LiDAR系统获取的点云数据具有多回波的特性,回波特性可以揭示地物的类型信息。本文在排除粗差、首次回波和中间次回波后,对单次回波和尾次回波形成的点云子集进行基于3DHough变换分割和滤波处理以区分地面点和非地面点(包括墙面点),然后合并首次回波、中间次回波和非地面点再次进行点云分割,利用分割面片的尺寸大小、单次回波激光脚点比例、首次回波和中间次回波激光脚点比例等三个指标区分建筑物激光脚点和植被激光脚点。实验证明,上述方法可以很好地将点云数据分类为墙面点、地面点、建筑物点和植被点。     

利用时序InSAR进行毕节市潜在滑坡识别与形变监测

贵州省是全国地质灾害多发、频发最为严重的省份之一,还具有很强的隐蔽性、突发性和不可预见性。为加强贵州纳雍、黔西两县级区域内潜在滑坡的监测与评估,本文利用2017年3月—2020年7月Sentinel-1 SAR数据基于SBAS-InSAR技术获取了纳雍、黔西两县级区域内的时序形变结果。结果表明,在研究区域内共发现60处疑似滑坡点,在监测时段内,滑坡最大累积形变量达23 cm。最终通过区域内的滑坡点进行实际踏勘,表明本文方法可为贵州省地质灾害防治和管理等工作提供参考。     

利用GRACE数据进行京津冀地区地面沉降与地下水耦合分析

地下水的过量开采已导致京津冀地区出现严重的地面沉降,为了分析地下水与地面沉降之间的耦合关系,首先利用GRACE-FO数据与GLDAS数据反演出京津冀地区2016—2019年地下水变化时序;然后利用MCTSB-InSAR技术反演出该地区同时段的沉降变化时序。通过试验分别获取地下水与地面沉降的差分变化序列和变化趋势线,并引入非弹性存储系数分析地下水对地面沉降影响力的变化规律。结果表明:①当地下水迅速升高或降低时,地面沉降速率减小或增大;当地下水持续升高时,地面沉降接近停止。②沉降越严重的区域,地下水与地面沉降变化趋势的相关性越强。③由地下水变化引起沉降的能力,随沉降等级升高而变大,且该能力在不同沉降等级中随时间变化的趋势也不同。